结构方程模型张伟雄.ppt
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1、1 1Running LISREL Measurement ModelLISRELLISREL测量模型测量模型张伟雄博士张伟雄博士张伟雄博士张伟雄博士香港中文大学工商管理学院副院长香港中文大学工商管理学院副院长香港中文大学工商管理学院副院长香港中文大学工商管理学院副院长管理学系教授管理学系教授管理学系教授管理学系教授Gordon W.Cheung,Ph.DGordon W.Cheung,Ph.DProfessor,Department of ManagementProfessor,Department of ManagementAssociate Dean,Faculty of Busines
2、s AdministrationAssociate Dean,Faculty of Business AdministrationThe Chinese University of Hong KongThe Chinese University of Hong Kong2 2Measurement Model/Confirmatory Factor Analysis Model 1X1X2X3X4123441312111 2X5X6X7X8567882726252123 3Scaling of Latent Variable设定因子的度量单位设定因子的度量单位 Virtually all la
3、tent variables have ambiguous Virtually all latent variables have ambiguous scales,the scale choice is largely arbitrary.scales,the scale choice is largely arbitrary.A convenient choice is to give the same A convenient choice is to give the same scale as in the sense that is zero and scale as in the
4、 sense that is zero and is one.is one.Another choice is to standardize the latent Another choice is to standardize the latent variables such that variables such that (将所有因子的方差将所有因子的方差将所有因子的方差将所有因子的方差固定为固定为固定为固定为1 1 1 1)Bollen(1989).Structural Equations with Latent Variables.Pp.153.Wiley.4 4Running L
5、ISREL ProgramTitle line(标题)Input Specification(输入设定输入设定输入设定输入设定)Model Specification(模型设定设定设定设定)Output Specification(输出设定输出设定输出设定输出设定)5 5Input SpecificationDA NI=k number of indicators NO=number of casesDA NI=k number of indicators NO=number of casesLA labels for the observed variablesLA labels for t
6、he observed variablesV1 V2 V3 V4 V5 V1 V2 V3 V4 V5 RA FI=filename of raw dataRA FI=filename of raw dataCM FI=filename of covariance matrixCM FI=filename of covariance matrixKM FI=filename of correlation matrixKM FI=filename of correlation matrixSD FI=filename of standard deviationsSD FI=filename of
7、standard deviationsME FI=filename of observed meansME FI=filename of observed meansSE Select and SequenceSE Select and Sequence5 4 3 2 1/5 4 3 2 1/6 6Model Specification(I)MO NY=2 NX=3 NE=1 NK=2 LY=FI LX=FI BE=FI GA=FR MO NY=2 NX=3 NE=1 NK=2 LY=FI LX=FI BE=FI GA=FR PH=SY,FR PS=DI,FR TE=DI,FR TD=DI,F
8、R TY=FI PH=SY,FR PS=DI,FR TE=DI,FR TD=DI,FR TY=FI TX=FI TX=FI KA=FI TX=FI TX=FI KA=FI LKLKksi labelsksi labelsLELEeta labelseta labels7 7Model Specification(II)FR list of parameters to be estimated FR list of parameters to be estimated FI list of parameters to have specified values FI list of parame
9、ters to have specified values VA numerical value of FI parameters VA numerical value of FI parameters CO parameter matrix element =expression with other CO parameter matrix element =expression with other parameters parameters IR list of parameter matrix elements number number number EQ parameter val
10、ues constrained to be equal EQ parameter values constrained to be equal ST starting values ST starting values 8 8Output SpecificationPath DiagramPath DiagramOU AD=OFF ND=4 MI OU AD=OFF ND=4 MI 9 9Exercise:CFA Model 1X1X2X3X4 2X5X6X7X8Draw the diagram1010Exercise:CFA Model 1X1X2X3X4123441312111 2X5X6
11、X7X856788272625212Draw the diagram1111Input SpecificationTitle line:ExerciseTitle line:ExerciseDA NI=8 NO=200 DA NI=8 NO=200 LALAV1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8CM CM 1.651.650.450.451.141.140.350.350.300.301.011.010.510.510.490.490.430.431.581.580.070.070.200.200.200.200.230.230.750.7
12、50.170.170.140.140.170.170.270.270.230.230.650.650.410.410.200.200.070.070.210.210.110.110.250.250.850.850.220.220.230.230.260.260.360.360.240.240.250.250.160.160.750.751212Model Specification MO NX=8 NK=2 LX=FI MO NX=8 NK=2 LX=FI LKLKStaff CustomerStaff CustomerVA 1 LX 1 1 LX 5 2VA 1 LX 1 1 LX 5 2F
13、R LX 2 1 LX 3 1 LX 4 1FR LX 2 1 LX 3 1 LX 4 1FR LX 6 2 LX 7 2 LX 8 2FR LX 6 2 LX 7 2 LX 8 2PDPDOU AD=OFF ND=4 MIOU AD=OFF ND=4 MI1313Reading LISREL Output Check for unreasonable parameters(Check for unreasonable parameters(不正常参不正常参数数)Model fitModel fit Parameter estimates(Parameter estimates(参数估值参数估
14、值)Multiple correlationMultiple correlation CFA1.ls8CFA1.ls81414IdentificationDegree to which there is a sufficient number of Degree to which there is a sufficient number of equations to“solve for”each of the parameters equations to“solve for”each of the parameters to be estimated.to be estimated.Num
15、ber of known parameters Number of known parameters Number of estimated parameters Number of estimated parameters q qDegrees of FreedomDegrees of Freedom (自由度自由度自由度自由度)df df=p p q qCFA1.GIFCFA1.GIF1515Goodness-of-Fit拟合优度拟合优度?Operating model(form unknown)PopulationdataSoPopulationCovarianceMatrixSpeci
16、fi-cation+parsimonyerrorSpecifi-cation+parsimonyerrorSpecifi-cation+parsimonyerroretc.etc.kk-1k+1#SSkSampleCovarianceMatrixFittedCovarianceMatrixSamplingErrorApproximating ModelsestpopPopulationDiscrepancyEstimatedDiscrepancy(Operationalizedas a GFI)POPULATIONSAMPLEspecifies relationships among.SkAp
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